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모바일 클라우드 컴퓨팅을 위한 예측 기반 동적 컴포넌트 오프로딩 프레임워크
A Prediction-based Dynamic Component Offloading Framework for Mobile Cloud Computing

정보과학회논문지 = Journal of KIISE, v.45 no.2, 2018년, pp.141 - 149  

박진철 (숭실대학교 컴퓨터학과) ,  김수동 (숭실대학교 소프트웨어학부)

초록
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모바일 디바이스의 보편적인 보급으로 인하여 모바일 컴퓨팅은 사용자들의 일상 생활에 편리를 가져다 주는 컴퓨팅 패러다임으로 되었다. 다양한 타입의 모바일 애플리케이션의 출현으로 인하여 사용자들은 언제 어디서나 자신의 스케줄 관리 등 다양한 업무 수행이 가능해졌지만 모바일 디바이스의 리소스 제한적인 문제로 인하여 일정 수준의 컴퓨팅 작업만 수행 가능하고 비교적 큰 컴퓨팅 작업을 수행하기에는 불편한 점이 존재한다. 클라우드 컴퓨팅 연구에서는 제한된 모바일 디바이스의 자원을 해결하기 위하여 기능 컴포넌트를 다른 서버 노드오프로딩(Offloading) 시킴으로써, 모바일 노드의 자원 문제를 해결하는 솔루션을 제공하였다. 그러나, 현재 진행되고 있는 동적 오프로딩 기법에 관한 연구는 개념적인 수준의 기법만 제시되고 있다. 본 논문에서는 모바일 노드의 성능을 보장하기 위한 예측 기반 동적 오프로딩 기법 및 프레임워크 설계 모델을 제안한다. 그리고 제안한 예측 기반 오프로딩 기법의 유효성 검증을 위한 실험 및 평가를 수행한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Nowadays, mobile computing has become a common computing paradigm that provides convenience to people's daily life. More and more useful mobile applications' appearance makes it possible for a user to manage personal schedule, enjoy entertainment, and do many useful activities. However, there are so...

주제어

참고문헌 (19)

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  17. H. Seng, "A New Approach of Moving Average Method in Time Series Analysis," Proc. of the 2013 Conference on New Media Studies (CoNMedia 2013), pp. 1-4, 2013. 

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